三维人脸模型生成方法、装置、设备及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113284229A(43)申请公布日2021.08.20(21)申请号202110597244.2(22)申请日2021.05.28(71)申请人上海星阑信息科技有限公司地址200082上海市杨浦区国安路758弄49号楼601-1、601-2、602-1室(72)发明人王纪章戎荣(74)专利代理机构深圳市世纪恒程知识产权代理事务所44287代理人梁爽(51)Int.Cl.G06T17/00(2006.01)G06K9/00(2006.01)G06N3/04(2006.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图2页(54)发明名称三维人脸模型生成方法、装置、设备及存储介质(57)摘要本发明涉及图像处理领域，公开了一种三维人脸模型生成方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取用户的人脸图像信息，并对人脸图像信息进行特征识别，以获得用户的人脸特征信息；将人脸特征信息输入至预设三维转换神经网络模型中进行三维转换处理，以获得用户的初阶人脸模型；获取预设渲染数据，并基于预设渲染数据对初阶人脸模型进行效果渲染，以获得用户的三维人脸模型，通过基于获得的人脸特征信息在预设三维转换神经网络模型中进行模型匹配和模型调整来提高建模效率，然后基于预设渲染数据对获得的初阶人脸模型进行效果渲染，以提高获得的三维人脸模型的个性化展示效果，进一步地，也提高了用户的网络社交体验，增加了用户粘度。CN113284229ACN113284229A权利要求书1/2页1.一种三维人脸模型生成方法，其特征在于，所述三维人脸模型生成方法包括以下步骤：获取用户的人脸图像信息，并对所述人脸图像信息进行特征识别，以获得所述用户的人脸特征信息；将所述人脸特征信息输入至预设三维转换神经网络模型中进行三维转换处理，以获得所述用户的初阶人脸模型；获取预设渲染数据，并基于所述预设渲染数据对所述初阶人脸模型进行效果渲染，以获得所述用户的三维人脸模型。2.如权利要求1所述的三维人脸模型生成方法，其特征在于，所述获取用户的人脸图像信息，并对所述人脸图像信息进行特征识别，以获得所述用户的人脸特征信息的步骤，具体包括：获取用户的人脸图像信息，并对所述人脸图像信息进行图像识别，获得人脸图像关键点；将所述人脸图像关键点转换到预设人脸坐标系中，以获得所述人脸图像关键点与所述预设人脸坐标系中对应的预设图像关键点的关键点坐标差值；基于所述关键点坐标差值生成所述用户的人脸特征信息。3.如权利要求1所述的三维人脸模型生成方法，其特征在于，所述将所述人脸特征信息输入至预设三维转换神经网络模型中进行三维转换处理，以获得所述用户的初阶人脸模型的步骤，具体包括：将所述人脸特征信息与预设三维转换神经网络模型中各预设人脸模型的模型特征信息进行模型匹配，获得所述人脸特征信息和所述模型特征信息之间的模型匹配度；对所述模型匹配度进行排序，以获得匹配度排序结果，并基于所述匹配度排序结果确定目标人脸模型；基于所述人脸特征信息对所述目标人脸模型进行自适应调整，以获得所述用户的初阶人脸模型。4.如权利要求3所述的三维人脸模型生成方法，其特征在于，所述对所述模型匹配度进行排序，以获得匹配度排序结果，并基于所述匹配度排序结果确定目标人脸模型的步骤，具体包括：将所述模型匹配度按照从大到小进行排序，以获得匹配度排序结果；判断所述匹配度排序结果中排序顺位第一的预设人脸模型对应的模型匹配度是否大于预设匹配度；在大于等于所述预设匹配度时，将所述排序顺位第一的预设人脸模型作为目标人脸模型；在小于所述预设匹配度时，将预设标准模型作为所述目标人脸模型。5.如权利要求3所述的三维人脸模型生成方法，其特征在于，所述基于所述人脸特征信息对所述目标人脸模型进行自适应调整，以获得所述用户的初阶人脸模型的步骤，具体包括：获取所述人脸特征信息对应在各人脸区域的人脸特征值，以及所述目标人脸模型对应在各预设分区的人脸目标值；2CN113284229A权利要求书2/2页将所述人脸特征值与所述人脸目标值进行比对，获得特征比对结果；基于所述特征比对结果对所述目标人脸模型的各人脸区域进行自适应调整，以获得所述用户的初阶人脸模型。6.如权利要求1～5中任一项所述的三维人脸模型生成方法，其特征在于，所述预设渲染数据包括预设纹理数据和预设风格数据；相应地，所述获取预设渲染数据，并基于所述预设渲染数据对所述初阶人脸模型进行效果渲染，以获得所述用户的三维人脸模型的步骤，具体包括：获取各人脸区域对应的所述预设纹理数据和所述预设风格数据，以及各人脸区域对应的边缘点信息和法向量信息；基于各人脸区域对应的所述预设纹理数据、所述边缘点信息以及所述法向量信息对所述初阶人脸模型进行贴图，获得人脸纹理